반응형 PROGRAMMING/딥러닝1 [딥러닝] 활성 함수(Activation Function)란? 왜 필요할까? 딥러닝(Deep Learning) 모델에서 활성 함수(Activation Function)는 신경망의 중요한 요소 중 하나입니다.활성 함수가 없다면, 신경망은 단순한 선형 변환만 수행하게 되어 다층 신경망을 사용해도 단층 신경망과 동일한 성능을 내게 됩니다.따라서, 비선형성을 추가하여 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 하는 것이 활성 함수의 역할입니다.1. 활성 함수의 개념활성 함수는 뉴런의 입력을 받아 출력을 결정하는 수학적 함수입니다. 이 함수는 입력 값을 변환하여 다음 층으로 전달하며, 네트워크가 다양한 패턴을 학습할 수 있도록 합니다.활성 함수의 주요 역할은 다음과 같습니다:비선형성 추가: 선형 변환만으로는 신경망의 깊이가 의미가 없지만, 활성 함수가 비선형성을 추가하면 복잡한 데이터 패턴을 학습할.. 2025. 4. 1. 이전 1 다음 반응형
